Uma parceria entre o Instituto de Ciência e Tecnologia Itaú (ICTi) e o laboratório MIT CSAIL, do Massachusetts Institute of Technology, apresentou um novo método para identificar deepfakes e impedir fraudes baseadas em reconhecimento facial. O estudo foi publicado nesta segunda-feira (17) na plataforma MDPI e chamou a atenção por seu foco em soluções voltadas a sistemas bancários.
Resposta ao aumento de golpes com IA
O uso crescente de inteligência artificial por cibercriminosos tem colocado bancos e empresas de tecnologia em alerta. Fraudadores utilizam fotos manipuladas, vídeos sintetizados e modelos generativos para burlar verificações de identidade. Em muitos casos, os criminosos conseguem abrir contas falsas ou se passar por clientes reais.
O novo método surge como uma alternativa para reforçar essa segurança. A proposta usa uma abordagem que combina diferentes modelos de detecção para ampliar a precisão na identificação de falsificações digitais.
Como funciona o modelo criado pela parceria
A solução desenvolvida pelo ICTi e pelo MIT CSAIL utiliza quatro detectores independentes, cada um especializado em analisar um tipo de manipulação visual. Essa estrutura funciona como um “comitê de especialistas”, no qual cada sistema avalia a imagem ou vídeo recebido e busca sinais de violação.
Após as análises individuais, os resultados são cruzados. A ferramenta então determina se o material é legítimo ou se se trata de um deepfake. Esse processo adiciona camadas extras de proteção aos sistemas de autenticação facial.
Foco em transações financeiras e verificação de identidade
De acordo com os pesquisadores envolvidos, o objetivo principal é fortalecer ambientes que exigem alta confiabilidade, como bancos digitais, aplicativos de pagamento e operações que dependem de biometria facial. A tecnologia atende à demanda crescente por mecanismos capazes de identificar fraudes que usam IA para replicar rostos, expressões e movimentos.
O Brasil está entre os países com maior número de tentativas de golpes financeiros baseados em engenharia social e manipulação de dados. Por isso, a presença de sistemas mais robustos se torna essencial.
Impacto para instituições financeiras
O método oferece vantagens importantes para bancos e fintechs que dependem da verificação biométrica:
- Redução de fraudes em abertura de contas
- Mais segurança em transações digitais sensíveis
- Menos falhas em sistemas de autenticação automática
- Resposta mais rápida a tentativas de manipulação por IA
Com a nova ferramenta, as instituições ganham a capacidade de filtrar conteúdos forjados mesmo quando estão altamente sofisticados. Isso se torna crucial em um cenário no qual deepfakes ficam cada vez mais realistas.
Perspectivas e próximos passos
A parceria entre o Itaú e o MIT deve continuar, com novos testes e ajustes no modelo. A expectativa é que a solução seja aprimorada para lidar com deepfakes ainda mais avançados, já que a tecnologia usada por criminosos evolui rapidamente.
A pesquisa reforça a tendência global de adotar soluções baseadas em múltiplas camadas de análise. Bancos e empresas de tecnologia observam esse movimento com atenção, pois modelos isolados já não conseguem detectar falsificações de forma confiável.
O novo método demonstra que a colaboração entre instituições financeiras e centros acadêmicos pode acelerar a criação de ferramentas capazes de enfrentar ameaças digitais complexas.
